【摘 要】
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针对运动过程中视觉图像易产生运动模糊的问题,提出了一种基于稀疏表示和Weber定律相结合的图像盲复原方法。该方法利用冲击滤波器预测模糊图像的显著边缘梯度,并用多尺度策
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.61273277,61203261);山东省自然科学基金(No.ZR2011FM032,ZR2012FQ003);CAD&CG国家重点实验室(浙江大学)开放课题(A1514);计算智能与信号处理教育部重点实验室(安徽大学)开放课题(201201);江苏省大数据分析技术重点实验室(南京信息工程大学)开放课题(KXK1404);高等学校博士学科点专项科研基金资助项目
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针对运动过程中视觉图像易产生运动模糊的问题,提出了一种基于稀疏表示和Weber定律相结合的图像盲复原方法。该方法利用冲击滤波器预测模糊图像的显著边缘梯度,并用多尺度策略由粗到细进行模糊核的估计。然后,对图像盲复原模型进行稀疏正则化约束,并结合反映人类视觉特性的Weber定律对合成模糊图像和真实模糊图像进行盲复原。实验结果表明,本文采用的盲复原算法的性能指标和图像的纹理都达到了较优的复原效果。与近年较好的Rob Fergus去模糊方法和Xu Li去模糊方法相比,对Lena模糊图去模糊后的结构相似度（SSIM
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